LINAC based stereotactic radiosurgery for multiple brain metastases: guidance for clinical implementation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Stereotactic radiosurgery (SRS) is a promising treatment option for patients with multiple brain metastases (BM). Recent technical advances have made LINAC based SRS a patient friendly technique, allowing for accurate patient positioning and a short treatment time. Since SRS is increasingly being used for patients with multiple BM, it remains essential that SRS be performed with the highest achievable quality in order to prevent unnecessary complications such as radionecrosis. The purpose of this article is to provide guidance for high-quality LINAC based SRS for patients with BM, with a focus on single isocenter non-coplanar volumetric modulated arc therapy (VMAT).Methods: The article is based on a consensus statement by the study coordinators and medical physicists of four trials which investigated whether patients with multiple BM are better palliated with SRS instead of whole brain radiotherapy (WBRT): A European trial (NCT02353000), two American trials and a Canadian CCTG lead intergroup trial (CE.7). This manuscript summarizes the quality assurance measures concerning imaging, planning and delivery.Results: To optimize the treatment, the interval between the planning-MRI (gadolinium contrast-enhanced, maximum slice thickness of 1.5 mm) and treatment should be kept as short as possible (< two weeks). The BM are contoured based on the planning-MRI, fused with the planning-CT. GTV-PTV margins are minimized or even avoided when possible. To maximize efficiency, the preferable technique is single isocenter (non-)coplanar VMAT, which delivers high doses to the target with maximal sparing of the organs at risk. The use of flattening filter free photon beams ensures a lower peripheral dose and shortens the treatment time. To bench mark SRS treatment plan quality, it is advisable to compare treatment plans between hospitals.Conclusion: This paper provides guidance for quality assurance and optimization of treatment delivery for LINAC-based radiosurgery for patients with multiple BM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».